SAP HANA

安装

TypeORM 依赖 @sap/hana-client 来建立数据库连接：

npm install @sap/hana-client

如果你使用的是 TypeORM 0.3.25 或更早版本，还需要 hdb-pool 来管理连接池。

数据源选项

有关常用数据源选项，请参阅数据源选项。

host - SAP HANA 服务器的主机名。例如，"localhost"。
port - SAP HANA 服务器的端口号。例如，30015。
username - 用于连接 SAP HANA 服务器的用户名。例如，"SYSTEM"。
password - 用于连接 SAP HANA 服务器的密码。例如，"password"。
database - 要连接的数据库名称。例如，"HXE"。
encrypt - 是否加密连接。例如，true。
sslValidateCertificate - 是否验证 SSL 证书。例如，true。
key、cert 和 ca - 用于加密连接的私钥、公钥证书和证书颁发机构。
pool — 连接池配置对象：
- maxConnectedOrPooled（数字）— 连接池中最大活动或空闲连接数（默认值：10）。
- maxPooledIdleTime（秒）— 空闲连接关闭前的等待时间（默认值：30）。
- maxWaitTimeoutIfPoolExhausted（毫秒）— 等待连接可用的最长时间（默认值：0，表示不等待）。需要 @sap/hana-client 版本 2.27 或更高。
- pingCheck（布尔）— 使用前是否验证连接有效性（默认值：false）。
- poolCapacity（数字）— 保持可用的最大连接数（默认值：无上限）。

更多详情及 extra 属性，请参阅 SAP HANA Client 官方文档：Node.js 连接属性。

列类型

SAP HANA 2.0 和 SAP HANA Cloud 支持的数据类型略有不同。更多信息请查看 SAP 帮助页面：

TypeORM 的 SapDriver 支持的类型包括：tinyint、smallint、integer、bigint、smalldecimal、decimal、real、double、date、time、seconddate、timestamp、boolean、char、nchar、varchar、nvarchar、text、alphanum、shorttext、array、varbinary、blob、clob、nclob、st_geometry、st_point、real_vector 和 half_vector。其中一些数据类型在 SAP HANA Cloud 已被废弃或移除，连接到云数据库时会转换为最接近的可用替代类型。

向量类型

real_vector 和 half_vector 数据类型分别于 SAP HANA Cloud 2024Q1 和 2025Q2 版本引入，同时需要支持的 @sap/hana-client 版本。

为了与 PostgreSQL 的向量支持保持一致，TypeORM 也提供了别名：

vector（real_vector 的别名）— 以 4 字节浮点数存储向量
halfvec（half_vector 的别名）— 以 2 字节浮点数存储向量，优化内存使用

@Entity()
export class Document {
    @PrimaryGeneratedColumn()
    id: number

    // 使用 SAP HANA 原生类型名称
    @Column("real_vector", { length: 1536 })
    embedding: Buffer | number[]

    @Column("half_vector", { length: 768 })
    reduced_embedding: Buffer | number[]

    // 使用跨数据库别名（推荐）
    @Column("vector", { length: 1536 })
    universal_embedding: Buffer | number[]

    @Column("halfvec", { length: 768 })
    universal_reduced_embedding: Buffer | number[]
}

默认情况下，客户端会以更高效的 fvecs/hvecs 格式返回一个 Buffer，也可以通过在连接选项中添加 { extra: { vectorOutputType: "Array" } } 让驱动转换值为 number[]。关于更多信息，请参阅 SAP HANA Client 文档中的 REAL_VECTOR 或 HALF_VECTOR。

使用相应的向量函数进行相似度搜索。

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